#coding=utf-8
import tensorflow as tf
# 定义一个变量用于计算滑动平均，这个变量的初始值为0。注意这里手动指定了变量的类型为
# tf.float32 因为所有需要计算滑动平均的变量必须是实数型
v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)
# 这里step变量模拟神经网络中迭代的轮数，可以用于动态控制衰减率
step = tf.Variable(0, trainable=False)
# 定义一个滑动平均的类(class)。初始化时给定了衰减率(0.99)和控制衰减率的变量step
ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, step)
# 定义一个更新变量滑动平均的操作。这里需要给定一个列表，每次执行这个操作时
# 这个列表中的变量都会被更新
maintain_averages_op = ema.apply([v1])

with tf.Session() as sess:
    # 初始化所有的变量
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)
    # 通过ema.average(v1)获得滑动平均之后变量的取值。在初始化之后变量v1的值金额v1的滑动平均都为0
    print(sess.run([v1, ema.average(v1)]))
    # 更新变量v1的值到5
    sess.run(tf.assign(v1, 5))
    # 更新v1的滑动平均值。衰减率为min{0.99, (1+step)/(10+step)=0.1,所以}
    # v1的滑动平均会被更新为0.1 * 0 + 0.9 * 5 = 4.5
    sess.run(maintain_averages_op)
    print(sess.run([v1, ema.average(v1)])) #输出[5.0, 4.5]

    # 更新step的值为10000
    sess.run(tf.assign(step, 10000))
    # 更新v1的值为10
    sess.run(tf.assign(v1, 10))
    # 更新v1的滑动平均值。衰减率为min{0.99, (1+step)/(10+step)=0.99,所以}
    # v1的滑动平均会被更新为0.99 * 4.5 + 0.01 * 10 = 4.555
    sess.run(maintain_averages_op)
    print(sess.run([v1, ema.average(v1)]))
    # 输出[10.0, 4.5549998]

    # 再次更新滑动平均值，得到新的滑动平均值为0.99 * 4.555 + 0.01 * 10 = 4.60945
    sess.run(maintain_averages_op)
    print(sess.run([v1, ema.average(v1)]))
    # 输出[10.0, 4.6094499]